Repositorio en Python para la predicción de prepagos en las carteras a tasa fija de Bancolombia usando análisis de supervivencia

Abstract

Dados requerimientos de la Superintendencia Financiera de Colombia en la Circular Externa 25 de 2022 de calcular la tasa condicional de prepago para las diferentes carteras del banco y la necesidad de incluir las variables exógenas mencionadas se requiere la creación de un nuevo modelo. Un modelo para la predicción de prepagos en un banco es fundamental porque permite estimar la probabilidad de que los clientes paguen su deuda anticipadamente y, por lo tanto, permite a los bancos prever los posibles escenarios y tomar decisiones adecuadas. Los prepagos pueden afectar significativamente la rentabilidad del banco, ya que los ingresos futuros que se esperaban no se realizan debido a que los clientes pagan la deuda antes de tiempo. Si un banco no tiene una estimación precisa de los prepagos, es posible que subestime o sobreestime sus ingresos y gastos, lo que puede llevar a problemas financieros a largo plazo. Un modelo de predicción de prepagos también puede ayudar a los bancos a tomar decisiones informadas sobre la fijación de las tasas de interés y la evaluación del riesgo crediticio.

Given the requirements of the Financial Superintendency of Colombia in the Circular External 25 of 2022 to calculate the conditional prepayment rate for the different bank portfolios and the need to include the exogenous variables mentioned requires the creation of a new model. A model for predicting prepayments in a bank is essential because it allows estimating the probability that clients will pay their debt early and, therefore, allows banks to foresee possible scenarios and make appropriate decisions. Prepayments can significantly affect the bank's profitability, as expected future income is not realized due to customers paying off the debt early. If a bank does not have an accurate estimate of prepayments, it may underestimate or overestimate its income and expenses, which can lead to long-term financial problems. A prepayment prediction model can also help banks make informed decisions about setting interest rates and assessing credit risk.